Senior Machine Learning Engineer, Model Training & Evaluation

About the Role

В качестве Senior Machine Learning Engineer (Model Training & Evaluation) в ABBYY вы будете отвечать за полный цикл обучения и оценки наших моделей документального AI.

Тесно сотрудничая с Principal Machine Learning Engineer, вы превратите исследовательское направление в надёжные, воспроизводимые и масштабируемые экспериментальные конвейеры, обеспечивая измеримость улучшений модели и готовность к продакшн‑использованию.

Эта роль идеальна для инженеров, которые процветают на стыке прикладных исследований в области ML и инженерии уровня продакшн, сочетая глубокую техническую экспертизу с сильной экспериментальной строгостью.

Key Responsibilities

Training Pipeline & Experimentation

• Владеть полным конвейером обучения, включая загрузку данных, оркестрацию, контрольные точки и журналирование результатов

• Проводить крупномасштабные эксперименты с сильным акцентом на воспроизводимость и прослеживаемость

• Исследовать нестабильности обучения, аномалии потерь и пробелы в производительности, предоставляя структурированный анализ и гипотезы

• Реализовывать и проверять новые техники оптимизации и цели обучения в сотрудничестве со старшим руководством ML

• Постоянно улучшать эффективность конвейера, сокращая время итераций при сохранении качества экспериментов

• Управлять вычислительными ресурсами в параллельных экспериментах, балансируя пропускную способность и экономическую эффективность

Evaluation & Benchmarking

• Разрабатывать и поддерживать комплексные рамки оценки и бенчмаркинга

• Определять чёткие метрики успеха по точности, задержке, использованию памяти и охвату доменов

• Создавать автоматизированные конвейеры оценки для обнаружения регрессий в контрольных точках модели

• Анализировать результаты, выявляя закономерности в производительности модели и компромиссы качества

• Сотрудничать с командами Data, чтобы улучшения в обучающих данных приводили к измеримым приростам

• Поддерживать и развивать методологии бенчмаркинга в соответствии с лучшими отраслевыми практиками

Infrastructure & Collaboration

• Сотрудничать с Platform Engineering по распределённой инфраструктуре обучения и системам отслеживания экспериментов

• Разрабатывать внутренние инструменты для поддержки анализа моделей и исследовательских рабочих процессов

• Вносить вклад в стандарты команды по воспроизводимости, отслеживанию экспериментов и документации

• Сотрудничать с командами Platform для поддержки развертывания, оптимизации и обслуживания моделей

Qualifications

Education & Experience

• MS или PhD в области Computer Science, Engineering, Mathematics или смежных дисциплин

• 5+ лет опыта в Machine Learning, Applied AI или смежных областях

• Подтверждённый опыт обучения и оценки крупномасштабных языковых и/или vision‑language моделей

• Сильный опыт построения рамок оценки и систем бенчмаркинга

• Опыт оптимизации моделей или эффективных техник обучения

Technical Expertise

• Глубокое понимание оптимизации и сжатия моделей (например, quantization, pruning)

• Высокий уровень владения Python и PyTorch, включая распределённые фреймворки обучения (например, DeepSpeed, FSDP)

• Опыт управления крупномасштабными запусками обучения (планирование задач, контрольные точки, отказоустойчивость)

• Экспертиза в методологиях оценки и проектировании бенчмарков

• Опыт работы с системами отслеживания экспериментов и практиками воспроизводимости

• Знакомство с архитектурами vision‑language моделей и задачами документального AI

Leadership & Communication

• Доказанная способность самостоятельно вести сложные технические проекты

• Сильные навыки сотрудничества в кросс‑функциональных, исследовательских + инженерных средах

• Строгий подход к решению проблем с фокусом на анализе корневых причин

• Чёткое и лаконичное изложение технических выводов и экспериментальных результатов

Benefits

• Всеобъемлющая медицинская, страхование от несчастных случаев и страхование жизни

• Еженедельные сессии оздоровления для поддержки вашего физического и психического благополучия

• Щедрая политика оплачиваемого отпуска

#LI-MM1

Join ABBYY, and you will:

Love how you work

• Мы предоставляем варианты удалённой и гибридной работы, подходящие для любого образа жизни.

• Мы используем гибкий график в большинстве команд, позволяя вам находить собственное определение баланса.

• Поощряя культуру взаимопомощи, мы предоставляем два оплачиваемых дня волонтёрства каждый год, чтобы вы могли уделять время важным для вас делам.

• Чтобы ваша семья была обеспечена, мы предлагаем оплачиваемый родительский отпуск во всех наших офисах.

Love whom you work with

• Мы — глобальная команда из более чем 600 коллег, распределённых по 15 странам на четырёх континентах.

• С коллегами из более чем 30 национальностей наш коллектив отражает мир.

• Инновации и совершенство пронизывают нас. Наши команды собирают экспертизу, благодаря которой ABBYY имеет более 140 технологических патентов.

• Мы руководствуемся ценностями уважения, прозрачности и простоты.

• "Team Environment" входит в тройку самых высоко оцениваемых драйверов вовлечённости во всех наших подразделениях.

Love what you work on

• Мы — компания с более чем 35‑летним опытом на технологическом рынке;

• Более 10 000 клиентов доверяют ABBYY, включая многие компании из списка Fortune 500, такие как DHL, Johnson & Johnson, FDA, DMV, PwC, KeyBank, Spotify и H&R BLOCK;

• Мы модернизировали рынок захвата данных, создав первую low‑code/no‑code IDP‑платформу.

• Наши технологии Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision и маркетплейс, построенный на AI, могут трансформировать любой документ в любом процессе;

• Ведущие аналитические фирмы признают лидерство ABBYY на рынке, включая Gartner, Everest PEAK Matrix ® Assessment, ISG Intelligent Automation Lens и NelsonHall, среди прочих.

ABBYY является работодателем, предоставляющим равные возможности, ценящим силу разнообразия в рабочей среде. Чтобы узнать больше о нашей приверженности разнообразию и инклюзии, посетите раздел карьеры на нашем сайте.